# 对 NumPy 数组执行些函数操作时，其中一部分函数会返回数组的副本，而另一部分函数则返回数组的视图
# 从内存角度来说，副本就是对原数组进行深拷贝，新产生的副本与原数组具有不同的存储位置。
# 而视图可理解为对数组的引用，它和原数组有着相同的内存位置

# 赋值操作
# 赋值操作是数组引用的一种方法。
# 比如，将 a 数组赋值给变量 b，被赋值后的变量 b 与 a 组具有相同的内存 id。因此，无论操作 a、b 中哪个数组，另一个数组也会受到影响
import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3, 4], [9, 0, 2, 3], [1, 2, 3, 19]])
print("原数组", a)
print("a数组的ID:", id(a))  # 139663602288640
b = a
print("数组b的id:", id(b))  # 139663602288640
b.shape = 4, 3
print("b数组形状的更改也会反映到a数组上:")
print(a)

# view() 返回一个新生成的数组副本，因此对该数组的操作，不会影响到原数组。
b = a.view()
print("数组b的ID:", id(b))  # 140280287000656

# 切片可以创建视图数组，若要修改视图的就会影响到原数组
arr = np.arange(10)
print(arr)  # [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
# 创建切片修改原数组arr
a = arr[3:]
b = arr[3:]
a[1] = 123
b[2] = 234
print(arr)  # [ 0 1 2 3 123 234 6 7 8 9]

# copy() 该方法返回原数组的副本，对副本的修改不会影响到原数组。
b = a.copy()

